学习笔记： 机器学习经典算法-模型正则化
模型正则化 Regularization 是通过 约束模型参数值的大小 实现解决模型方差过大（过拟合）问题的一种 标准处理手段。通过模型正则化处理可以在保持模型具有较高复杂度的前提下 提高模型的泛化能力。 关于向量的Lp范数 Lp范数: 数学上表达为向量各个元素绝对值p次方和的1/p次方 $\|\v...
常见的机器学习模型正则化的方式
请列举常见的机器学习模型正则化的方式，简述自己对不同方法的理解。答：第一类：引入参数范数惩罚项通过在损失函数中添加一个参数范数惩罚，限制模型的学习能力。其中，常见的有：L1正则化与L2正则化。这种正则化方式可以从解空间形状、函数叠加和引入贝叶斯先验（L1正则化引入拉普拉斯先验、L2正则化引入高斯先验...
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